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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利基于双环力位耦合协同控制的多机器人模仿学习装配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116100550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310111409.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于双环力位耦合协同控制的多机器人模仿学习装配方法是由宋小刚;李兵;徐鹏;秦磊设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双环力位耦合协同控制的多机器人模仿学习装配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双环力位耦合协同控制的多机器人模仿学习装配方法，包括：获取工件二的位置信息；对多机械臂进行双环力位耦合协同控制，多机械臂在夹持工件一时保持预定的接触内力，并将工件一搬运至工件二的上方，工件一和工件二相接触并达到预定的接触外力；通过模仿学习模型不断调整工件一的位置，直至检测到接触外力突变减小，工件一与工件二位置对齐，通过多机械臂夹持工件一与工件二装配至指定的安装位置；多机械臂协同夹持工件一回到初始位置，完成一个模仿学习回合；连续进行设定回合数的模仿学习回合，以完成训练。本发明结合双环力位耦合协同控制和模仿学习进行多机器人的装配，适用于在紧耦合状态下进行大型工件的高精度装配。

本发明授权基于双环力位耦合协同控制的多机器人模仿学习装配方法在权利要求书中公布了：1.基于双环力位耦合协同控制的多机器人模仿学习装配方法，用于在紧耦合状态下进行大型工件的高精度装配，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取工件二的位置信息； 步骤2：对多机器人系统中的多机械臂进行双环力位耦合协同控制，多机械臂在夹持工件一时保持预定的接触内力，并将工件一搬运至工件二的上方；然后工件一和工件二相接触，并达到预定的接触外力； 步骤3：建立模仿学习模型，并通过模仿学习模型不断调整工件一的位置，直至检测到接触外力突变减小，此时工件一与工件二位置对齐；通过多机械臂夹持工件一与工件二装配至指定的安装位置； 其中，步骤3中的模仿学习模型如下： 模仿学习模型包括智能体、环境、状态空间、动作空间和奖励策略；其中多机器人系统作为智能体，多机器人系统根据工件一和工件二的接触状态，在动作空间内选取动作，并获取一定的奖励； 状态空间S表示为： S＝[WEcxWEcyWEczTExTEyC] 动作空间A表示为： 其中，WEcx、WEcy、WEcz表示沿x、y、z轴的外力；TEx、TEy表示工件一在x-o-y平面内的位置，ΔT为工件一移动的步长； 每次获取的奖励表示为： Rt＝rt+γrt+1+L+γn-trn＝rt+Rt+1 其中，r、γ0＜γ＜1和t分别表示当前的奖励、折扣系数和学习的步数； 获取奖励的策略表示为： 其中，tmax为最大的学习步数；在某个状态下的不同动作对应的奖励值会被记录在Q表中，Q表的更新方式为： Qs,a←Qs,a+δr+γmaxa′Qs′,a′-Qs,a其中，s′、a′为下一个状态和动作，δ表示学习率；选取动作的策略为： 其中ε∈0,1为贪婪系数，β∈0,1为随机数； 步骤4：多机械臂协同夹持工件一回到初始位置，完成一个模仿学习回合；连续进行设定回合数的模仿学习回合，以完成训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈工大校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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